3つのサービスに
共通する設計の土台
Our Method
情報構造設計、アーカイブ支援、ナレッジ整理支援。扱う対象や支援内容は異なりますが、いずれも情報の単位・分類・関係・出典・保存場所・更新方法を整える、共通の設計方法で進めます。この共通の設計土台が、情報構造設計メソッドです。
提供する3つのサービス
情報構造設計
アーカイブ支援
ナレッジ整理支援
↓
すべてに共通する設計の土台
情報構造設計メソッド
情報構造設計メソッドの
3つの原則
Design Principles
01
根拠をたどれるようにする
確認できた事実と、記憶・伝聞・推定などを区別し、どの資料や記録に基づく情報なのかをたどれるようにします。後から確認や見直しができる状態を保ちます。
02
将来も移行できる形で情報を整える
Excel、CSV、Word、PDF、クラウドストレージなど、利用する人が維持できる方法を選びます。特定のツールだけに依存せず、将来の移行や再利用ができる形を基本とします。
03
更新と引き継ぎまで設計する
整理した時点で完成とは考えません。誰が、どのようなときに確認・追加・修正するのかを定め、次の人が迷わず使い続けられる状態まで設計します。
メソッドで設計する6つの要素
Method Elements
情報の基準を決め、関係と運用を設計する
※6つの要素をすべて同じ深さで整えるのではなく、対象となる資料や知識、利用目的に応じて、必要な範囲から設計します。
情報の出典と確認状態を区別する
Source & Status
情報を整理するときは、内容だけでなく、「どこから得た情報か」と「どこまで確認できているか」を別々に記録します。事実、記憶、伝聞、推定、AIが生成した文章などを混在させず、利用する人が根拠と確かさを判断できる状態にします。
情報の出典・生成経路
その情報がどこから得られ、誰または何によって加えられたのかを記録します。
- 原資料・記録
- 本人や関係者の記憶
- 伝聞
- 後から付けた説明
- AIが生成した文章
情報の確認状態
その内容をどこまで確認できているか、解釈や判断を含んでいるかを記録します。
- 原資料で確認できた事実
- 推定
- 未確認
- 異説
一つの情報に「出典・生成経路」と「確認状態」の両方を記録し、後から根拠を確認したり、判断を見直したりできるようにします。
資料・人の知識・AIをつなぐ
Documents, Knowledge & AI
資料に記録された情報と、人の中にある経験や判断を、出典や関係が分かる形で整理します。その情報構造が、人の利用とAI活用に共通する土台になります。
資料と人の知識を
確認する
情報構造として
設計する
人が使い、
AI活用につなげる
AIの導入そのものを目的とするのではなく、人が使い続けられる情報構造を整え、その上に必要なAI活用を重ねられる状態をつくります。
小さく試し、確認しながら整える
Method Process
情報は、すべてを一度に整える必要はありません。一人、一業務、一研究テーマ、一つの資料群など、目的に必要な小さな範囲から始めます。実際に使いながら確認し、無理なく運用できる形へ整えていきます。
STEP 01
目的と対象範囲を決める
情報を利用する目的と、対象となる業務、研究テーマ、資料群を確かめ、今回扱う範囲と完了条件を決めます。
STEP 02
現状と資料・知識を調べる
紙資料、デジタルファイル、人の記憶や経験がどこにあり、どのような状態になっているかを調べ、整理の対象を選びます。
STEP 03
情報構造を試作する
情報の単位、分類、属性、出典、関係、保存・更新方法を設計し、対象の一部を使って試作します。
STEP 04
使って確かめ、運用へつなぐ
試作した情報構造を実際に使って確かめ、必要な修正を行い、更新・運用・引き継ぎの方法を整えます。
このメソッドが目的としないこと
情報構造設計メソッドは、資料や知識を使い続けるための土台を設計するものです。次のようなことは、このメソッドの目的ではありません。
特定のシステムやツールを導入するだけ
特定の製品やサービスの導入を前提とせず、利用する人が維持でき、将来移行できる方法を選びます。
資料をスキャンし、移動・並べ替えるだけ
電子化やフォルダ整理が必要な場合も、情報の単位、分類、属性、出典、関係、保存・更新方法まで含めて整えます。
根拠を確認せず、AIに生成・判断させること
AIが生成した文章は原資料の記述と区別し、出典や人による確認の有無を記録します。根拠を確かめられない状態で、AIの回答だけを事実として扱うことはしません。
これらの作業が必要な場合も、利用目的と対象範囲を確認し、使い続けられる情報構造を整えるための一部として行います。
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